量子飞跃

作者:Mark Nissen,运营经理;Sergey Uchaikin,高级科学家,加拿大温哥华D-Wave系统公司

量子计算机充分利用量子力学理论,能将特定类型计算问题的求解速度提升多个数量级。为发挥量子效应,需要将处理器的温度降低到接近绝对零度,同时提供屏蔽,以减少杂散磁场的强度,使其比地球磁场小5万倍。D-Wave采用ANSYS电磁场与热仿真工具,用更短的时间和更少的物理测试即可实现上述目标。

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D-Wave quantum computer

D-Wave quantum computer
用于D-Wave量子计算机的芯片
 

“工程师在在ANSYS Workbench环境中使用ANSYS Maxwell和ANSYS Mechanical进行多物理场仿真。”

根据物联网(IoT) 的市场预测分析,在全球范围内即将部署上万亿部传感器,用于采集各类数据。这些数据可用于定位物体,了解和改善工业资产的性能,或者支持疾病预防和治疗方面的重大研究。例如,一架空客A380-1000型号飞机预计将安装2万多部传感器,每天产生的数据量超过7.5TB。通过分析来自数百架飞机的相关数据,航空公司及其供应商能够提升机队的可靠性并改善性能。

随着数据的数量、传输速度和种类迅速增长,量子计算正在成为获取洞察力和推动成果实现的关键技术。传统的计算机使用代表0和1的数位存储信息,而在量子计算机中信息的单位被称为量子位,它可以是0或1,也可以同时是二者。这样,量子计算机就能够同时思考和操作位的所有组合情况,使得量子计算功能极其强大。例如,具有1,000个量子位的D-Wave 2X?处理器能够同时对某个问题的两万一千种可能的解进行评估。

D-Wave量子计算机采用的是量子退火算法,用于搜索问题的全局最小值,该算法可解决一系列高难度计算问题,例如,控制金融产品组合的风险,最大限度减少语音识别系统的误差,以及降低电网的能耗。这类问题可以想象成在由大量峰值和谷值组成的复杂环境中试图寻找最低点。每个可能的解都被映射到环境中的各个坐标上,而此环境的高度即该点代表的解所消耗的能源或成本。目的是找到映射图上最低的一个或多个点并读取坐标,因为所找到的点代表的解要么能耗最低,要么是问题的理想解。经典计算机就像一个孤身前行的旅者,每次只能对该环境中的一个点进行探索。而量子计算机的运行方式犹如用一层水覆盖整个环境。某个谷中积聚的水越多,这个谷包含解的几率就越大。

创建隔离环境的挑战

ANSYS Maxwell 2-D simulation
 
ANSYS Maxwell 2-D仿真可发现屏蔽层的少量泄漏。
ANSYS Maxwell 3-D simulation
 
上图所示屏蔽层的ANSYS Maxwell 3-D仿真

为了让量子计算机正常运行,量子处理器就必须在极低温度的电磁隔离环境中工作。D-Wave处理器使用基于磁场量子单元的量子位,因此,消除所有的磁场源尤为重要。为了让量子处理器与周边环境隔离,以量子方式运转,就必须将量子处理器的温度降低到接近绝对零度。D-Wave量子计算机使用冷冻机和多层屏蔽来创建温度接近绝对零度的内部环境,且该环境与一切类型的外部磁场、振动以及外部射频信号隔离。D-Wave 2X处理器在15毫开尔文的温度下工作,比宇宙空间的温度要低大约180倍。此外,量子处理器还会受到杂散磁场的不利影响,因此需要极为小心地予以排除。磁屏蔽子系统能在每个轴向上产生不足1毫微特斯拉的穿过处理器的磁场。这大约比地球磁场小五万倍。

实现理想的量子计算性能需要远高于前几代超级计算机的条件,并且,随着每一代新产品的诞生,这些条件仍在不断提高。因此,D-Wave不断推动着低温和电磁隔离技术的前沿发展。这一任务的复杂之处在于,温度变化会改变屏蔽层的属性,而穿透屏蔽的微量磁场则会产生热量,从而进一步改变屏蔽层的属性。过去,D-Wave依据手册进行计算并作为量子计算机磁屏蔽设计的第一步。该计算仅对极为简单的几何结构是准确的,因此,工程师主要依赖物理实验来设计屏蔽层。由于大部分实验需要在深冷条件下进行,成本高昂、并且极为耗时。物理实验的另一局限是,只有少量传感器位于屏蔽层内侧,这限制了能够获得的信息量。

“为了让量子计算机正常工作,量子处理器必须在极低温度的电磁隔离环境中工作。”

仿真工具无缝交换数据

D-Wave曾对一些相互之间无法交互的不同仿真工具进行评估。今天,工程师在ANSYS Workbench环境中使用ANSYS Maxwell和ANSYS Mechanical,从而在这两个多物理场仿真的软件套件之间实现自动化的数据交换流程。利用Maxwell,D-Wave科研人员能够模拟公司自研屏蔽层的运行情况以及自产芯片工作环境中的微量残余磁场,并将这些信息传递给ANSYS Mechanical,以仿真这些场对屏蔽层、芯片和其他组件的影响,从而计算出磁场产生的热量,并判断其导致的温度变化对所仿真的材料的属性有何影响。随后,ANSYS Mechanical将这些信息传递给Maxwell,由Maxwell对电磁仿真进行更新,使之充分考虑到材料属性的变化。

ANSYS Maxwell D-Wave chip simulation
 
靠近处理器活动区域的、位于D-Wave DW2X芯片上的磁性杂质的ANSYS Maxwell仿真

优化磁屏蔽

在设计典型的屏蔽时,D-Wave工程师可评估屏蔽对远程磁场(例如,地球磁场以及临近磁场)的作用,这些磁场可由极微量的磁性材料产生。工程师往往通过输入磁滞曲线(即,从物理测试数据中获得的B-H曲线)创造自己的材料。由于屏蔽的较大特征值和较小特征值之间的比例尺差异达五个数量级,因此,为屏蔽的电磁仿真生成网格的难度相当大。过去,D-Wave科研人员使用其他电磁求解器难以获得收敛。Maxwell的自适应网格剖分器可自动增大高梯度区域的网格密度,同时减小低梯度区域的网格密度,从而更容易获得收敛。

Maxwell仿真可甄别出屏蔽设计中的任何薄弱点,例如被外部磁场穿透的区域。此外,仿真还可显示出屏蔽对外部磁场的影响。根据仿真结果,D-Wave工程师通常需更改屏蔽设计,例如,增大穿透处的屏蔽厚度。工程师还试图尽量减小屏蔽的质量,因为质量过大的屏蔽在冷却至深冷温度过程中需要更多的成本和时间。通过在高于所需性能的屏蔽区域减少材料,工程师通常都能够减少质量。

在仿真的帮助下,无需昂贵的原型构建和测试,工程师和科研人员便可对拟采用的隔离技术方案作出判断,并评估改善措施。仿真还可对屏蔽泄漏提供更综合全面的测量,从而简化补偿装置的研发流程。ANSYS解决方案让D-Wave以更快速度优化今天的量子计算机,并具备深入洞察能力,帮助实现新一代计算性能的巨大飞跃。与此同时,这种新一代计算技术至关重要,有助于各大机构从物联网产生的海量数据中获取更多有用价值。

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